xc2011
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最强分布式工具Redisson：分布式锁

一、Redisson概述

什么是Redisson？—— Redisson Wiki

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, Bloom filter, Remote service, Spring cache, Executor service, Live Object service, Scheduler service) Redisson提供了使用Redis的最简单和最便捷的方法。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离（Separation of Concern），从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

一个基于Redis实现的分布式工具，有基本分布式对象和高级又抽象的分布式服务，为每个试图再造分布式轮子的程序员带来了大部分分布式问题的解决办法。

Redisson和Jedis、Lettuce有什么区别？倒也不是雷锋和雷锋塔

Redisson和它俩的区别就像一个用鼠标操作图形化界面，一个用命令行操作文件。Redisson是更高层的抽象，Jedis和Lettuce是Redis命令的封装。

  • Jedis是Redis官方推出的用于通过Java连接Redis客户端的一个工具包，提供了Redis的各种命令支持
  • Lettuce是一种可扩展的线程安全的 Redis 客户端，通讯框架基于Netty，支持高级的 Redis 特性，比如哨兵，集群，管道，自动重新连接和Redis数据模型。 Spring Boot 2.x 开始 Lettuce 已取代 Jedis 成为首选 Redis 的客户端。
  • Redisson是架设在Redis基础上，通讯基于Netty的综合的、新型的中间件，企业级开发中使用Redis的最佳范本

Jedis把Redis命令封装好，Lettuce则进一步有了更丰富的Api，也支持集群等模式。但是两者也都点到为止，只给了你操作Redis数据库的脚手架，而Redisson则是基于Redis、Lua和Netty建立起了成熟的分布式解决方案，甚至redis官方都推荐的一种工具集。

二、分布式锁

分布式锁怎么实现？

分布式锁是并发业务下的刚需，虽然实现五花八门：ZooKeeper有Znode顺序节点，数据库有表级锁和乐/悲观锁，Redis有setNx，但是殊途同归，最终还是要回到互斥上来，本篇介绍Redisson，那就以redis为例。

怎么写一个简单的Redis分布式锁？

以Spring Data Redis为例，用RedisTemplate来操作Redis（setIfAbsent已经是setNx + expire的合并命令），如下

// 加锁
public Boolean tryLock(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
    return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, unit);
}
// 解锁，防止删错别人的锁，以uuid为value校验是否自己的锁
public void unlock(String lockName, String uuid) {
    if(uuid.equals(redisTemplate.opsForValue().get(lockName)){        redisTemplate.opsForValue().del(lockName);    }
}

// 结构
if(tryLock){
    // todo
}finally{
    unlock;
}
复制代码

简单1.0版本完成，聪明的小张一眼看出，这是锁没错，但get和del操作非原子性，并发一旦大了，无法保证进程安全。于是小张提议，用Lua脚本

Lua脚本是什么？

Lua脚本是redis已经内置的一种轻量小巧语言，其执行是通过redis的eval/evalsha命令来运行，把操作封装成一个Lua脚本，如论如何都是一次执行的原子操作。

于是2.0版本通过Lua脚本删除

lockDel.lua如下

if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] 
    then 
	-- 执行删除操作
        return redis.call('del', KEYS[1]) 
    else 
	-- 不成功，返回0
        return 0 
end
复制代码

delete操作时执行Lua命令

// 解锁脚本
DefaultRedisScript unlockScript = new DefaultRedisScript();
unlockScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lockDel.lua")));

// 执行lua脚本解锁
redisTemplate.execute(unlockScript, Collections.singletonList(keyName), value);
复制代码 
  
2.0似乎更像一把锁，但好像又缺少了什么，小张一拍脑袋，synchronized和ReentrantLock都很丝滑，因为他们都是可重入锁，一个线程多次拿锁也不会死锁，我们需要可重入。
 
  
怎么保证可重入？
 
  
重入就是，同一个线程多次获取同一把锁是允许的，不会造成死锁，这一点synchronized偏向锁提供了很好的思路，synchronized的实现重入是在JVM层面，JAVA对象头MARK WORD中便藏有线程ID和计数器来对当前线程做重入判断，避免每次CAS。
 
  
 
   
当一个线程访问同步块并获取锁时，会在对象头和栈帧中的锁记录里存储偏向的线程ID，以后该线程在进入和退出同步块时不需要进行CAS操作来加锁和解锁，只需简单测试一下对象头的Mark Word里是否存储着指向当前线程的偏向锁。如果测试成功，表示线程已经获得了锁。如果测试失败，则需要再测试一下Mark Word中偏向锁标志是否设置成1：没有则CAS竞争；设置了，则CAS将对象头偏向锁指向当前线程。
 
   
再维护一个计数器，同个线程进入则自增1，离开再减1，直到为0才能释放
 
  
 
  
可重入锁
 
  
仿造该方案，我们需改造Lua脚本：
 
  
 
   
1.需要存储 锁名称lockName、获得该锁的线程id和对应线程的进入次数count
 
   
2.加锁
 
   
每次线程获取锁时，判断是否已存在该锁
 
   
     
    
  •  
    不存在
     
    •  
    
  •  
    设置hash的key为线程id，value初始化为1
     
    •  
    
  •  
    设置过期时间
     
    •  
    
  •  
    返回获取锁成功true
     
    •  
    
  •  
    存在
     
    •  
    
  •  
    继续判断是否存在当前线程id的hash key
     
    •  
    
  •  
    存在，线程key的value + 1，重入次数增加1，设置过期时间
     
    •  
    
  •  
    不存在，返回加锁失败
     
    •  
   
 
   
3.解锁
 
   
每次线程来解锁时，判断是否已存在该锁
 
   
     
    
  •  
    存在
     
    •  
    
  •  
    是否有该线程的id的hash key，有则减1，无则返回解锁失败
     
    •  
    
  •  
    减1后，判断剩余count是否为0，为0则说明不再需要这把锁，执行del命令删除
     
    •  
   
 
  
 
  
1.存储结构
 
  
为了方便维护这个对象，我们用Hash结构来存储这些字段。Redis的Hash类似Java的HashMap，适合存储对象。
 
  
最强分布式工具Redisson：分布式锁_第1张图片
 
  
 
 
  
 
  
hset lockname1 threadId 1
 
  
设置一个名字为lockname1的hash结构，该hash结构key为threadId，值value为1
 
  
hget lockname1 threadId
 
  
获取lockname1的threadId的值
 
  
存储结构为
 
  
 
   
lockname 锁名称
    key1：   threadId   唯一键，线程id
    value1：  count     计数器，记录该线程获取锁的次数
复制代码
 
  
 
  
redis中的结构
 
  
最强分布式工具Redisson：分布式锁_第2张图片
 
  
 
 
  
 
  
2.计数器的加减
 
  
当同一个线程获取同一把锁时，我们需要对对应线程的计数器count做加减
 
  
判断一个redis key是否存在，可以用exists，而判断一个hash的key是否存在，可以用hexists
 
  
最强分布式工具Redisson：分布式锁_第3张图片
 
  
 
 
  
 
  
而redis也有hash自增的命令hincrby
 
  
每次自增1时 hincrby lockname1 threadId 1，自减1时 hincrby lockname1 threadId -1
 
  
最强分布式工具Redisson：分布式锁_第4张图片
 
  
 
 
  
 
 
  
3.解锁的判断
 
  
当一把锁不再被需要了，每次解锁一次，count减1，直到为0时，执行删除
 
  
综合上述的存储结构和判断流程，加锁和解锁Lua如下
 
  
加锁 lock.lua
 
  
local key = KEYS[1];
local threadId = ARGV[1];
local releaseTime = ARGV[2];

-- lockname不存在
if(redis.call('exists', key) == 0) then
    redis.call('hset', key, threadId, '1');
    redis.call('expire', key, releaseTime);
    return 1;
end;

-- 当前线程已id存在
if(redis.call('hexists', key, threadId) == 1) then
    redis.call('hincrby', key, threadId, '1');
    redis.call('expire', key, releaseTime);
    return 1;
end;
return 0;
复制代码
 
  
解锁 unlock.lua
 
  
local key = KEYS[1];
local threadId = ARGV[1];

-- lockname、threadId不存在
if (redis.call('hexists', key, threadId) == 0) then
    return nil;
end;

-- 计数器-1
local count = redis.call('hincrby', key, threadId, -1);

-- 删除lock
if (count == 0) then
    redis.call('del', key);
    return nil;
end;
复制代码
 
  
代码
 
  
/**
 * @description 原生redis实现分布式锁
 * @date 2021/2/6 10:51 下午
 **/
@Getter
@Setter
public class RedisLock {

    private RedisTemplate redisTemplate;
    private DefaultRedisScript lockScript;
    private DefaultRedisScript unlockScript;

    public RedisLock(RedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
        // 加载加锁的脚本
        lockScript = new DefaultRedisScript<>();
        this.lockScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lock.lua")));
        this.lockScript.setResultType(Long.class);
        // 加载释放锁的脚本
        unlockScript = new DefaultRedisScript<>();
        this.unlockScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("unlock.lua")));
    }

    /**
     * 获取锁
     */
    public String tryLock(String lockName, long releaseTime) {
        // 存入的线程信息的前缀
        String key = UUID.randomUUID().toString();

        // 执行脚本
        Long result = (Long) redisTemplate.execute(
                lockScript,
                Collections.singletonList(lockName),
                key + Thread.currentThread().getId(),
                releaseTime);

        if (result != null && result.intValue() == 1) {
            return key;
        } else {
            return null;
        }
    }

    /**
     * 解锁
     * @param lockName
     * @param key
     */
    public void unlock(String lockName, String key) {
        redisTemplate.execute(unlockScript,
                Collections.singletonList(lockName),
                key + Thread.currentThread().getId()
                );
    }
}
复制代码 
  
至此已经完成了一把分布式锁，符合互斥、可重入、防死锁的基本特点。
 
  
严谨的小张觉得虽然当个普通互斥锁，已经稳稳够用，可是业务里总是又很多特殊情况的，比如A进程在获取到锁的时候，因业务操作时间太长，锁释放了但是业务还在执行，而此刻B进程又可以正常拿到锁做业务操作，两个进程操作就会存在依旧有共享资源的问题。
 
  
而且如果负责储存这个分布式锁的Redis节点宕机以后，而且这个锁正好处于锁住的状态时，这个锁会出现锁死的状态。
 
  
小张不是杠精，因为库存操作总有这样那样的特殊。
 
  
所以我们希望在这种情况时，可以延长锁的releaseTime延迟释放锁来直到完成业务期望结果，这种不断延长锁过期时间来保证业务执行完成的操作就是锁续约。
 
  
读写分离也是常见，一个读多写少的业务为了性能，常常是有读锁和写锁的。
 
  
而此刻的扩展已经超出了一把简单轮子的复杂程度，光是处理续约，就够小张喝一壶，何况在性能（锁的最大等待时间）、优雅（无效锁申请）、重试（失败重试机制）等方面还要下功夫研究。在小张苦思冥想时，旁边的小白凑过来看了看小张，很好奇，都2021年了，为什么不直接用redisson呢？
 
  
Redisson就有这把你要的锁。
 
  
三、Redisson分布式锁
 
  
号称简单的Redisson分布式锁的使用姿势是什么？
 
  
1.依赖
 
  


    org.redisson
    redisson
    3.13.6




    org.redisson
    redisson-spring-boot-starter
    3.13.6

复制代码
 
  
2.配置
 
  
@Configuration
public class RedissionConfig {
    @Value("${spring.redis.host}")
    private String redisHost;

    @Value("${spring.redis.password}")
    private String password;

    private int port = 6379;

    @Bean
    public RedissonClient getRedisson() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().
                setAddress("redis://" + redisHost + ":" + port).
                setPassword(password);
        config.setCodec(new JsonJacksonCodec());
        return Redisson.create(config);
    }
}
复制代码
 
  
3.启用分布式锁
 
  
@Resource
private RedissonClient redissonClient;

RLock rLock = redissonClient.getLock(lockName);
try {
    boolean isLocked = rLock.tryLock(expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
    if (isLocked) {
        // TODO
                }
    } catch (Exception e) {
            rLock.unlock();
    }
复制代码
 
  
简洁明了，只需要一个RLock，既然推荐Redisson，就往里面看看他是怎么实现的。
 
  
四、RLock
 
  
RLock是Redisson分布式锁的最核心接口，继承了concurrent包的Lock接口和自己的RLockAsync接口，RLockAsync的返回值都是RFuture，是Redisson执行异步实现的核心逻辑，也是Netty发挥的主要阵地。
 
  
RLock如何加锁？
 
  
从RLock进入，找到RedissonLock类，找到tryLock方法再递进到干事的tryAcquireOnceAsync方法，这是加锁的主要代码（版本不一此处实现有差别，和最新3.15.x有一定出入，但是核心逻辑依然未变。此处以3.13.6为例）
 
  
private RFuture tryAcquireOnceAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
        if (leaseTime != -1L) {
            return this.tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
        } else {
            RFuture ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(waitTime, this.commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
            ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
                if (e == null) {
                    if (ttlRemaining) {
                        this.scheduleExpirationRenewal(threadId);
                    }

                }
            });
            return ttlRemainingFuture;
        }
    }
复制代码
 
  
此处出现leaseTime时间判断的2个分支，实际上就是加锁时是否设置过期时间，未设置过期时间（-1）时则会有watchDog的锁续约（下文），一个注册了加锁事件的续约任务。我们先来看有过期时间tryLockInnerAsync部分，
 
  
evalWriteAsync是eval命令执行lua的入口
 
  
 RFuture tryLockInnerAsync(long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId, RedisStrictCommand command) {
        this.internalLockLeaseTime = unit.toMillis(leaseTime);
        return this.commandExecutor.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, command, "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1); redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return nil; end; if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return nil; end; return redis.call('pttl', KEYS[1]);", Collections.singletonList(this.getName()), new Object[]{this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId)});
    }
复制代码
 
  
这里揭开真面目，eval命令执行Lua脚本的地方，此处的Lua脚本展开
 
  
-- 不存在该key时
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then 
  -- 新增该锁并且hash中该线程id对应的count置1
  redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); 
  -- 设置过期时间
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 
  return nil; 
end; 

-- 存在该key 并且 hash中线程id的key也存在
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then 
  -- 线程重入次数++
  redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1); 
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 
  return nil; 
end; 
return redis.call('pttl', KEYS[1]);
复制代码
 
  
和前面我们写自定义的分布式锁的脚本几乎一致，看来redisson也是一样的实现，具体参数分析：
 
  
// keyName
KEYS[1] = Collections.singletonList(this.getName())
// leaseTime
ARGV[1] = this.internalLockLeaseTime
// uuid+threadId组合的唯一值
ARGV[2] = this.getLockName(threadId)
复制代码
 
  
总共3个参数完成了一段逻辑：
 
  
 
   
判断该锁是否已经有对应hash表存在，
 
   
• 没有对应的hash表：则set该hash表中一个entry的key为锁名称，value为1，之后设置该hash表失效时间为leaseTime
 
   
• 存在对应的hash表：则将该lockName的value执行+1操作，也就是计算进入次数，再设置失效时间leaseTime
 
   
• 最后返回这把锁的ttl剩余时间
 
  
 
  
也和上述自定义锁没有区别
 
  
既然如此，那解锁的步骤也肯定有对应的-1操作，再看unlock方法，同样查找方法名，一路到
 
  
protected RFuture unlockInnerAsync(long threadId) {
        return this.commandExecutor.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); return 1; end;if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then return nil;end; local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); if (counter > 0) then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); return 0; else redis.call('del', KEYS[1]); redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); return 1; end; return nil;", Arrays.asList(this.getName(), this.getChannelName()), new Object[]{LockPubSub.unlockMessage, this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId)});
    }
复制代码
 
  
掏出Lua部分
 
  
-- 不存在key
if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then 
  return nil;
end;
-- 计数器 -1
local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); 
if (counter > 0) then 
  -- 过期时间重设
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); 
  return 0; 
else
  -- 删除并发布解锁消息
  redis.call('del', KEYS[1]); 
  redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); 
  return 1;
end; 
return nil;
复制代码
 
  
该Lua KEYS有2个Arrays.asList(getName(), getChannelName())
 
  
name 锁名称
channelName，用于pubSub发布消息的channel名称
复制代码
 
  
ARGV变量有三个LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId)
 
  
LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE，channel发送消息的类别，此处解锁为0
internalLockLeaseTime，watchDog配置的超时时间，默认为30s
lockName 这里的lockName指的是uuid和threadId组合的唯一值
复制代码
 
  
步骤如下：
 
  
 
   
1.如果该锁不存在则返回nil；
 
   
2.如果该锁存在则将其线程的hash key计数器-1，
 
   
3.计数器counter>0，重置下失效时间，返回0；否则，删除该锁，发布解锁消息unlockMessage，返回1；
 
  
 
  
其中unLock的时候使用到了Redis发布订阅PubSub完成消息通知。
 
  
而订阅的步骤就在RedissonLock的加锁入口的lock方法里
 
  
long threadId = Thread.currentThread().getId();
        Long ttl = this.tryAcquire(-1L, leaseTime, unit, threadId);
        if (ttl != null) {
            // 订阅
            RFuture future = this.subscribe(threadId);
            if (interruptibly) {
                this.commandExecutor.syncSubscriptionInterrupted(future);
            } else {
                this.commandExecutor.syncSubscription(future);
            }
            // 省略
复制代码
 
  
当锁被其他线程占用时，通过监听锁的释放通知（在其他线程通过RedissonLock释放锁时，会通过发布订阅pub/sub功能发起通知），等待锁被其他线程释放，也是为了避免自旋的一种常用效率手段。
 
  
1.解锁消息
 
  
为了一探究竟通知了什么，通知后又做了什么，进入LockPubSub。
 
  
这里只有一个明显的监听方法onMessage，其订阅和信号量的释放都在父类PublishSubscribe，我们只关注监听事件的实际操作
 
  
protected void onMessage(RedissonLockEntry value, Long message) {
        Runnable runnableToExecute;
        if (message.equals(unlockMessage)) {
            // 从监听器队列取监听线程执行监听回调
            runnableToExecute = (Runnable)value.getListeners().poll();
            if (runnableToExecute != null) {
                runnableToExecute.run();
            }
            // getLatch()返回的是Semaphore，信号量，此处是释放信号量
            // 释放信号量后会唤醒等待的entry.getLatch().tryAcquire去再次尝试申请锁
            value.getLatch().release();
        } else if (message.equals(readUnlockMessage)) {
            while(true) {
                runnableToExecute = (Runnable)value.getListeners().poll();
                if (runnableToExecute == null) {
                    value.getLatch().release(value.getLatch().getQueueLength());
                    break;
                }
                runnableToExecute.run();
            }
        }
    }
复制代码
 
  
发现一个是默认解锁消息，一个是**读锁解锁消息****，**因为redisson是有提供读写锁的，而读写锁读读情况和读写、写写情况互斥情况不同，我们只看上面的默认解锁消息unlockMessage分支
 
  
LockPubSub监听最终执行了2件事
 
  
     
   
  1.  
    runnableToExecute.run() 执行监听回调
     
    2.  
   
  2.  
    value.getLatch().release(); 释放信号量
     
    3.  
  
 
  
Redisson通过LockPubSub监听解锁消息，执行监听回调和释放信号量通知等待线程可以重新抢锁。
 
  
这时再回来看tryAcquireOnceAsync另一分支
 
  
private RFuture tryAcquireOnceAsync(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit, long threadId) {
        if (leaseTime != -1L) {
            return this.tryLockInnerAsync(waitTime, leaseTime, unit, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
        } else {
            RFuture ttlRemainingFuture = this.tryLockInnerAsync(waitTime, this.commandExecutor.getConnectionManager().getCfg().getLockWatchdogTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS, threadId, RedisCommands.EVAL_NULL_BOOLEAN);
            ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
                if (e == null) {
                    if (ttlRemaining) {
                        this.scheduleExpirationRenewal(threadId);
                    }

                }
            });
            return ttlRemainingFuture;
        }
    }
复制代码
 
  
可以看到，无超时时间时，在执行加锁操作后，还执行了一段费解的逻辑
 
  
ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
                if (e == null) {
                    if (ttlRemaining) {
                        this.scheduleExpirationRenewal(threadId);
                    }

                }
            })
复制代码
 
  
此处涉及到Netty的Future/Promise-Listener模型（参考Netty中的异步编程），Redisson中几乎全部以这种方式通信（所以说Redisson是基于Netty通信机制实现的），理解这段逻辑可以试着先理解
 
  
 
   
在 Java 的 Future 中，业务逻辑为一个 Callable 或 Runnable 实现类，该类的 call()或 run()执行完毕意味着业务逻辑的完结，在 Promise 机制中，可以在业务逻辑中人工设置业务逻辑的成功与失败，这样更加方便的监控自己的业务逻辑。
 
  
 
  
这块代码的表面意义就是，在执行异步加锁的操作后，加锁成功则根据加锁完成返回的ttl是否过期来确认是否执行一段定时任务。
 
  
这段定时任务的就是watchDog的核心。
 
  
2.锁续约
 
  
查看RedissonLock.this.scheduleExpirationRenewal(threadId)
 
  
private void scheduleExpirationRenewal(long threadId) {
        RedissonLock.ExpirationEntry entry = new RedissonLock.ExpirationEntry();
        RedissonLock.ExpirationEntry oldEntry = (RedissonLock.ExpirationEntry)EXPIRATION_RENEWAL_MAP.putIfAbsent(this.getEntryName(), entry);
        if (oldEntry != null) {
            oldEntry.addThreadId(threadId);
        } else {
            entry.addThreadId(threadId);
            this.renewExpiration();
        }

    }

private void renewExpiration() {
        RedissonLock.ExpirationEntry ee = (RedissonLock.ExpirationEntry)EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(this.getEntryName());
        if (ee != null) {
            Timeout task = this.commandExecutor.getConnectionManager().newTimeout(new TimerTask() {
                public void run(Timeout timeout) throws Exception {
                    RedissonLock.ExpirationEntry ent = (RedissonLock.ExpirationEntry)RedissonLock.EXPIRATION_RENEWAL_MAP.get(RedissonLock.this.getEntryName());
                    if (ent != null) {
                        Long threadId = ent.getFirstThreadId();
                        if (threadId != null) {
                            RFuture future = RedissonLock.this.renewExpirationAsync(threadId);
                            future.onComplete((res, e) -> {
                                if (e != null) {
                                    RedissonLock.log.error("Can't update lock " + RedissonLock.this.getName() + " expiration", e);
                                } else {
                                    if (res) {
                                        RedissonLock.this.renewExpiration();
                                    }

                                }
                            });
                        }
                    }
                }
            }, this.internalLockLeaseTime / 3L, TimeUnit.MILLISECONDS);
            ee.setTimeout(task);
        }
    }
复制代码
 
  
拆分来看，这段连续嵌套且冗长的代码实际上做了几步
 
  
 
   
• 添加一个netty的Timeout回调任务，每（internalLockLeaseTime / 3）毫秒执行一次，执行的方法是renewExpirationAsync
 
   
• renewExpirationAsync重置了锁超时时间，又注册一个监听器，监听回调又执行了renewExpiration
 
  
 
  
renewExpirationAsync 的Lua如下
 
  
protected RFuture renewExpirationAsync(long threadId) {
        return this.commandExecutor.evalWriteAsync(this.getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN, "if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); return 1; end; return 0;", Collections.singletonList(this.getName()), new Object[]{this.internalLockLeaseTime, this.getLockName(threadId)});
    }

if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1) then 
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]); 
  return 1; 
end; 
return 0;
复制代码
 
  
重新设置了超时时间。
 
  
Redisson加这段逻辑的目的是什么？
 
  
目的是为了某种场景下保证业务不影响，如任务执行超时但未结束，锁已经释放的问题。
 
  
当一个线程持有了一把锁，由于并未设置超时时间leaseTime，Redisson默认配置了30S，开启watchDog，每10S对该锁进行一次续约，维持30S的超时时间，直到任务完成再删除锁。
 
  
这就是Redisson的锁续约，也就是WatchDog实现的基本思路。
 
  
3.流程概括
 
  
通过整体的介绍，流程简单概括：
 
  
 
   
     
    
  1. A、B线程争抢一把锁，A获取到后，B阻塞
    2.  
    
  2. B线程阻塞时并非主动CAS，而是PubSub方式订阅该锁的广播消息
    3.  
    
  3. A操作完成释放了锁，B线程收到订阅消息通知
    4.  
    
  4. B被唤醒开始继续抢锁，拿到锁
    5.  
   
 
  
 
  
详细加锁解锁流程总结如下图：
 
  
最强分布式工具Redisson：分布式锁_第5张图片
 
  
 
 
  
 
  
五、公平锁
 
  
以上介绍的可重入锁是非公平锁，Redisson还基于Redis的队列（List）和ZSet实现了公平锁
 
  
公平的定义是什么？
 
  
公平就是按照客户端的请求先来后到排队来获取锁，先到先得，也就是FIFO，所以队列和容器顺序编排必不可少
 
  
FairSync
 
  
回顾JUC的ReentrantLock公平锁的实现
 
  
/**
     * Sync object for fair locks
     */
    static final class FairSync extends Sync {
        private static final long serialVersionUID = -3000897897090466540L;

        final void lock() {
            acquire(1);
        }

        /**
         * Fair version of tryAcquire.  Don't grant access unless
         * recursive call or no waiters or is first.
         */
        protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
            final Thread current = Thread.currentThread();
            int c = getState();
            if (c == 0) {
                if (!hasQueuedPredecessors() &&
                    compareAndSetState(0, acquires)) {
                    setExclusiveOwnerThread(current);
                    return true;
                }
            }
            else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
                int nextc = c + acquires;
                if (nextc < 0)
                    throw new Error("Maximum lock count exceeded");
                setState(nextc);
                return true;
            }
            return false;
        }
    }
复制代码
 
  
AQS已经提供了整个实现，是否公平取决于实现类取出节点逻辑是否顺序取
 
  
最强分布式工具Redisson：分布式锁_第6张图片
 
  
 
 
  
 
  
AbstractQueuedSynchronizer是用来构建锁或者其他同步组件的基础框架，通过内置FIFO队列来完成资源获取线程的排队工作，他自身没有实现同步接口，仅仅定义了若干同步状态获取和释放的方法来供自定义同步组件使用（上图），支持独占和共享获取，这是基于模版方法模式的一种设计，给公平/非公平提供了土壤。
 
  
我们用2张图来简单解释AQS的等待流程（出自《JAVA并发编程的艺术》）
 
  
一张是同步队列（FIFO双向队列）管理 获取同步状态失败（抢锁失败）的线程引用、等待状态和前驱后继节点的流程图
 
  
最强分布式工具Redisson：分布式锁_第7张图片
 
  
 
 
  
 
  
一张是独占式获取同步状态的总流程，核心acquire(int arg)方法调用流程
 
  
最强分布式工具Redisson：分布式锁_第8张图片
 
  
 
 
  
 
  
可以看出锁的获取流程
 
  
 
   
AQS维护一个同步队列，获取状态失败的线程都会加入到队列中进行自旋，移出队列或停止自旋的条件是前驱节点为头节点切成功获取了同步状态。
 
  
 
  
而比较另一段非公平锁类NonfairSync可以发现，控制公平和非公平的关键代码，在于hasQueuedPredecessors方法。
 
  
static final class NonfairSync extends Sync {
        private static final long serialVersionUID = 7316153563782823691L;

        /**
         * Performs lock.  Try immediate barge, backing up to normal
         * acquire on failure.
         */
        final void lock() {
            if (compareAndSetState(0, 1))
                setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
            else
                acquire(1);
        }

        protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
            return nonfairTryAcquire(acquires);
        }
    }
复制代码
 
  
NonfairSync减少了了hasQueuedPredecessors判断条件，该方法的作用就是
 
  
查看同步队列中当前节点是否有前驱节点，如果有比当前线程更早请求获取锁则返回true。
 
  
保证每次都取队列的第一个节点（线程）来获取锁，这就是公平规则
 
  
为什么JUC以默认非公平锁呢？
 
  
 
   
因为当一个线程请求锁时，只要获取来同步状态即成功获取。在此前提下，刚释放的线程再次获取同步状态的几率会非常大，使得其他线程只能在同步队列中等待。但这样带来的好处是，非公平锁大大减少了系统线程上下文的切换开销。
 
  
 
  
可见公平的代价是性能与吞吐量。
 
  
Redis里没有AQS，但是有List和zSet，看看Redisson是怎么实现公平的。
 
  
RedissonFairLock
 
  
RedissonFairLock 用法依然很简单
 
  
 
   
RLock fairLock = redissonClient.getFairLock(lockName);
 
   
fairLock.lock();
 
  
 
  
RedissonFairLock继承自RedissonLock，同样一路向下找到加锁实现方法tryLockInnerAsync。
 
  
这里有2段冗长的Lua，但是Debug发现，公平锁的入口在 command == RedisCommands.EVAL_LONG 之后，此段Lua较长，参数也多，我们着重分析Lua的实现规则
 
  
参数
 
  
-- lua中的几个参数
KEYS = Arrays.asList(getName(), threadsQueueName, timeoutSetName)
KEYS[1]: lock_name, 锁名称                   
KEYS[2]: "redisson_lock_queue:{xxx}"  线程队列
KEYS[3]: "redisson_lock_timeout:{xxx}"  线程id对应的超时集合

ARGV =  internalLockLeaseTime, getLockName(threadId), currentTime + threadWaitTime, currentTime
ARGV[1]: "{leaseTime}" 过期时间
ARGV[2]: "{Redisson.UUID}:{threadId}"   
ARGV[3] = 当前时间 + 线程等待时间:（10:00:00） + 5000毫秒 = 10:00:05
ARGV[4] = 当前时间（10:00:00）  部署服务器时间，非redis-server服务器时间
复制代码 
  
公平锁实现的Lua脚本
 
  
-- 1.死循环清除过期key
while true do 
  -- 获取头节点
    local firstThreadId2 = redis.call('lindex', KEYS[2], 0);
    -- 首次获取必空跳出循环
  if firstThreadId2 == false then 
    break;
  end;
  -- 清除过期key
  local timeout = tonumber(redis.call('zscore', KEYS[3], firstThreadId2));
  if timeout <= tonumber(ARGV[4]) then
    redis.call('zrem', KEYS[3], firstThreadId2);
    redis.call('lpop', KEYS[2]);
  else
    break;
  end;
end;

-- 2.不存在该锁 && （不存在线程等待队列 || 存在线程等待队列而且第一个节点就是此线程ID)，加锁部分主要逻辑
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) and 
  ((redis.call('exists', KEYS[2]) == 0)  or (redis.call('lindex', KEYS[2], 0) == ARGV[2])) then
  -- 弹出队列中线程id元素，删除Zset中该线程id对应的元素
  redis.call('lpop', KEYS[2]);
  redis.call('zrem', KEYS[3], ARGV[2]);
  local keys = redis.call('zrange', KEYS[3], 0, -1);
  -- 遍历zSet所有key，将key的超时时间(score) - 当前时间ms
  for i = 1, #keys, 1 do 
    redis.call('zincrby', KEYS[3], -tonumber(ARGV[3]), keys[i]);
  end;
    -- 加锁设置锁过期时间
  redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1);
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
  return nil;
end;

-- 3.线程存在，重入判断
if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) == 1 then
  redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2],1);
  redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]);
  return nil;
end;

-- 4.返回当前线程剩余存活时间
local timeout = redis.call('zscore', KEYS[3], ARGV[2]);
    if timeout ~= false then
  -- 过期时间timeout的值在下方设置，此处的减法算出的依旧是当前线程的ttl
  return timeout - tonumber(ARGV[3]) - tonumber(ARGV[4]);
end;

-- 5.尾节点剩余存活时间
local lastThreadId = redis.call('lindex', KEYS[2], -1);
local ttl;
-- 尾节点不空 && 尾节点非当前线程
if lastThreadId ~= false and lastThreadId ~= ARGV[2] then
  -- 计算队尾节点剩余存活时间
  ttl = tonumber(redis.call('zscore', KEYS[3], lastThreadId)) - tonumber(ARGV[4]);
else
  -- 获取lock_name剩余存活时间
  ttl = redis.call('pttl', KEYS[1]);
end;

-- 6.末尾排队
-- zSet 超时时间（score），尾节点ttl + 当前时间 + 5000ms + 当前时间，无则新增，有则更新
-- 线程id放入队列尾部排队，无则插入，有则不再插入
local timeout = ttl + tonumber(ARGV[3]) + tonumber(ARGV[4]);
if redis.call('zadd', KEYS[3], timeout, ARGV[2]) == 1 then
  redis.call('rpush', KEYS[2], ARGV[2]);
end;
return ttl;
复制代码
 
  
1.公平锁加锁步骤
 
  
通过以上Lua，可以发现，lua操作的关键结构是列表（list）和有序集合（zSet）。
 
  
其中list维护了一个等待的线程队列redisson_lock_queue:{xxx}，zSet维护了一个线程超时情况的有序集合redisson_lock_timeout:{xxx}，尽管lua较长，但是可以拆分为6个步骤
 
  
     
   
  1. 队列清理
    2.  
  
 
  
     
   
  • 保证队列中只有未过期的等待线程
    •  
  
 
  
     
   
  1. 首次加锁
    2.  
  
 
  
     
   
  • hset加锁，pexpire过期时间
    •  
  
 
  
     
   
  1. 重入判断
    2.  
  
 
  
     
   
  • 此处同可重入锁lua
    •  
  
 
  
     
   
  1. 返回ttl
    2.  
   
  2. 计算尾节点ttl
    3.  
  
 
  
     
   
  • 初始值为锁的剩余过期时间
    •  
  
 
  
     
   
  1. 末尾排队
    2.  
  
 
  
     
   
  •  
    ttl + 2 * currentTime + waitTime是score的默认值计算公式
     
    •  
  
 
  
2.模拟
 
  
如果模拟以下顺序，就会明了redisson公平锁整个加锁流程
 
  
假设 t1 10:00:00 < t2 10:00:10 < t3 10:00:20
 
  
t1：当线程1初次获取锁
 
  
 
   
1.等待队列无头节点，跳出死循环->2
 
   
2.不存在该锁 && 不存在线程等待队列 成立
 
   
2.1 lpop和zerm、zincrby都是无效操作，只有加锁生效，说明是首次加锁，加锁后返回nil
 
   
加锁成功，线程1获取到锁，结束
 
  
 
  
t2：线程2尝试获取锁（线程1未释放锁）
 
  
 
   
1.等待队列无头节点，跳出死循环->2
 
   
2.不存在该锁 不成立->3
 
   
3.非重入线程 ->4
 
   
4.score无值 ->5
 
   
5.尾节点为空，设置ttl初始值为lock_name的ttl -> 6
 
   
6.按照ttl + waitTime + currentTime + currentTime 来设置zSet超时时间score，并且加入等待队列，线程2为头节点
 
   
score = 20S + 5000ms + 10:00:10 + 10:00:10 = 10:00:35 + 10:00:10
 
  
 
  
t3：线程3尝试获取锁（线程1未释放锁）
 
  
 
   
1.等待队列有头节点
 
   
1.1未过期->2
 
   
2.不存在该锁不成立->3
 
   
3.非重入线程->4
 
   
4.score无值 ->5
 
   
5.尾节点不为空 && 尾节点线程为2，非当前线程
 
   
5.1取出之前设置的score，减去当前时间：ttl = score - currentTime ->6
 
   
6.按照ttl + waitTime + currentTime + currentTime 来设置zSet超时时间score，并且加入等待队列
 
   
score = 10S + 5000ms + 10:00:20 + 10:00:20 = 10:00:35 + 10:00:20
 
  
 
  
如此一来，三个需要抢夺一把锁的线程，完成了一次排队，在list中排列他们等待线程id，在zSet中存放过期时间（便于排列优先级）。其中返回ttl的线程2客户端、线程3客户端将会一直按一定间隔自旋重复执行该段Lua，尝试加锁，如此一来便和AQS有了异曲同工之处。
 
  
而当线程1释放锁之后（这里依旧有通过Pub/Sub发布解锁消息，通知其他线程获取）
 
  
10:00:30 线程2尝试获取锁（线程1已释放锁）
 
  
 
   
1.等待队列有头节点，未过期->2
 
   
2.不存在该锁 & 等待队列头节点是当前线程 成立
 
   
2.1删除当前线程的队列信息和zSet信息，超时时间为：
 
   
线程2 10:00:35 + 10:00:10 - 10:00:30 = 10:00:15
 
   
线程3 10:00:35 + 10:00:20 - 10:00:30 = 10:00:25
 
   
2.2线程2获取到锁，重新设置过期时间
 
   
加锁成功，线程2获取到锁，结束
 
  
 
  
排队结构如图
 
  
最强分布式工具Redisson：分布式锁_第9张图片
 
  
 
 
  
 
  
公平锁的释放脚本和重入锁类似，多了一步加锁开头的清理过期key的while true逻辑，在此不再展开篇幅描述。
 
  
由上可以看出，Redisson公平锁的玩法类似于延迟队列的玩法，核心都在Redis的List和zSet结构的搭配，但又借鉴了AQS实现，在定时判断头节点上如出一辙（watchDog），保证了锁的竞争公平和互斥。并发场景下，lua脚本里，zSet的score很好地解决了顺序插入的问题，排列好优先级。并且为了防止因异常而退出的线程无法清理，每次请求都会判断头节点的过期情况给予清理，最后释放时通过CHANNEL通知订阅线程可以来获取锁，重复一开始的步骤，顺利交接到下一个顺序线程。
 
  
六、总结
 
  
Redisson整体实现分布式加解锁流程的实现稍显复杂，作者Rui Gu对Netty和JUC、Redis研究深入，利用了很多高级特性和语义，值得深入学习，本次介绍也只是单机Redis下锁实现，Redisson也提供了多机情况下的联锁（MultiLock)和官方推荐的红锁（RedLock），下一章再详细介绍。
 
  
所以，当你真的需要分布式锁时，不妨先来Redisson里找找。
 
  

                            
                        
                    
                    
                    

                    
                    
                    

                
                

                    
                

            
        
    
    

        
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  • 【Redis】什么是缓存穿透、击穿、雪崩？如何解决？
                        熏鱼的小迷弟Liu
Redis缓存redis数据库
                        
    1.缓存穿透定义:缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有该数据，请求会直接落到数据库上。如果大量这样的请求同时发生，数据库可能会被压垮。原因：恶意攻击：攻击者故意请求大量不存在的数据。业务逻辑问题：某些查询条件本身就不存在有效数据。解决方案：1.缓存空值：如果查询结果为空，扔将空值缓存起来，并设置一个较短的过期时间。if(data==null){cache.put(key,"NULL",
    
                    
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  • 前端框架革命：React与Vue对比与解析
                        WHCIS
Web开发技术前端框架react.jsvue.js
                        
    一、框架设计哲学的本质差异1.1React：以JavaScript为核心的函数式哲学React的核心思想可以概括为**“UI即函数”**，其设计遵循以下原则：React核心声明式编程组件即函数单向数据流JSX描述UI函数组件+Hook状态提升模式声明式编程：开发者只需描述界面应该呈现的最终状态，无需关心具体DOM操作细节不可变数据流：通过setState触发组件树更新，保持数据流向的可预测性虚拟D
    
                    
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  • 【玩转正则表达式】Python、Go、Java正则表达式解释器的差异解析（附示例）
                        ThisIsClark
玩转正则表达式正则表达式javapythongolang
                        
    正则表达式作为文本处理的利器，在不同编程语言中的实现却暗藏玄机。Python、Go和Java作为主流开发语言，其正则引擎在语法支持、功能完整性和性能表现上存在显著差异。本文通过具体示例，揭示这些差异及应对策略。一、原始字符串与转义差异Python使用r""定义原始字符串，避免转义：importrere.findall(r'\d+','123a456')#输出['123','456']Go和Java
    
                    
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  • Java面试常见的面试题(持续更新版)
                        Java进阶八股文
java面试开发语言职场和发展jvmspringboot
                        
    一丶基础知识1.面向对象(工作时间不是很长的出现频率)什么是面向对象?什么是面向过程?面向过程:例子:我要洗衣服把衣服放进洗衣机→加入洗衣液→关上洗衣机门→按下启动按钮面向对象:例子:我要洗衣服对象有我洗衣机我要做的事:把衣服放进去加入洗衣液关门按启动按钮洗衣机要做的事:清洗以上可以看出,面向过程比较高效比较直接,面向对象更易于扩展丶维护和复用封装明确标识出允许外部使用的所有成员函数和数据项,内部
    
                    
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  • Java Web开发核心内容全解析（上）
                        风铃儿~
javaservletmybatis
                        
    一、JavaWeb概述JavaWeb是指使用Java技术来解决相关web互联网领域的技术总和。在当今数字化时代，JavaWeb在构建企业级应用、电子商务平台、社交网络等方面发挥着至关重要的作用。（一）JavaWeb的体系结构JavaWeb应用的体系结构主要分为客户端层、表示层、业务逻辑层和数据访问层。1.客户端层-这是用户与Web应用交互的最前端。主要包括用户浏览器，它可以接收并显示从服务器端发送
    
                    
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  • 前端面试：ajax 和 xhr 是什么关系？
                        returnShitBoy
前端面试ajax
                        
    在前端开发中，AJAX（AsynchronousJavaScriptandXML）和XHR（XMLHttpRequest）是两个密切相关但有些不同的概念。以下是对这两者的详细解释及其关系：1.AJAX定义：AJAX是一个用于创建异步web应用程序的技术。它允许网页在不完全重新加载整页的情况下，与服务器交换数据并更新部分网页内容。主要特征：异步操作：AJAX使得页面可以在后台与服务器进行数据交换，用
    
                    
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  • 自定义Spark启动的metastore_db和derby.log生成路径
                        节昊文
spark大数据分布式
                        
    1.进入安装spark目录的conf目录下2.复制spark-defaults.conf.template文件为spark-defaults.conf3.在spark-defaults.conf文件的末尾添加一行：spark.driver.extraJavaOptions-Dderby.system.home=/log即生成的文件存放的目录
    
                    
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  • java redis pipeline,redis pipeline简介
                        神奇激光世界
javaredispipeline
                        
    java中redis的pipelinepipeline方式执行redis操作：Listresults=this.getRedisTemplate().executePipelined(newRedisCallback(){@OverridepublicObjectdoInRedis(RedisConnectionconnection)throwsDataAccessException{RedisS
    
                    
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  • 构建AngularJS动态Web应用的示例教程
                        你这人真狗

                        
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：AngularJS是一个由Google支持的前端JavaScript框架，用于创建动态Web应用程序。本文将通过一个名为“angular-sample-app”的示例应用程序，详细介绍AngularJS的核心特性，包括双向数据绑定、控制器、指令系统、服务与依赖注入、表单处理、路由与导航、模板和局部存储以及其他高级特性。通过这个示例应用的深入剖析，开发者可以学习
    
                    
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  • java+redis+pipleline_详解Java使用Pipeline对Redis批量读写（hmset&hgetall）
                        666齐乐家园

                        
    一般情况下，RedisClient端发出一个请求后，通常会阻塞并等待Redis服务端处理，Redis服务端处理完后请求命令后会将结果通过响应报文返回给Client。感觉这有点类似于HBase的Scan，通常是Client端获取每一条记录都是一次RPC调用服务端。在Redis中，有没有类似HBaseScannerCaching的东西呢，一次请求，返回多条记录呢？有，这就是Pipline。官方介绍ht
    
                    
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  • spring data redis使用pipline
                        南熏门前一只喵
redisspring-bootspringdataredisspring
                        
    使用stringRedisTemplate.executePipelined可以向redis批量提交一批命令，进行命令批处理。效率比遍历的方式执行单条语句要高。‘springdataredis使用pipline的两种方式。redisTemplate.executePipelined(newRedisCallback(){@OverridepublicLongdoInRedis(RedisConne
    
                    
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  • Java学习笔记（二十二）
                        路上阡陌
java学习笔记
                        
    1Redis是单线程的那如何处理多个客户端发送的命令Redis虽然是单线程的，但它能够高效地处理多个客户端发送的命令，这主要得益于其内部使用的I/O多路复用技术和事件驱动模型。以下是Redis处理多个客户端命令的详细解释：1.1I/O多路复用技术Redis通过使用I/O多路复用技术，能够同时监听多个客户端连接上的I/O事件。当任何一个客户端连接上有读、写或异常等I/O事件发生时，I/O多路复用机制
    
                    
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  • Java~二叉树进阶练习题：根据先序遍历和中序遍历构建二叉树 与 根据后序遍历和中序遍历构建二叉树
                        Java墨言
程序员java面试算法
                        
    《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！先序遍历中第一个一定是根结点。中序遍历中根结点左子树的所有结点一定在根结点的左边，右子树的所有结点一定在根结点的右边。所有中序遍历的序列组成可以表示为：左子树结点+根结点+右子树结点。后序遍历中最后一个结点一定是根结点。****根据先序遍历和中序遍历构建二叉树解题细想：**设置变量inedx方便从p
    
                    
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  • 西部开源带给我的Java第一课
                        FoxStopM
java语言标准西部开源田攀
                        
    Java语言特性1.JavaSE(JavaStandardEdition):Java标准版基础，可以开发桌面应用、图形化应用等2.JavaEE(JavaEnterpriseEdition):Java企业版开发企业级应用常用DOS命令在目标界面按shift+右键“在此处打开命令窗口”1、切换目录cd/d目标目录2、编译java源代码Javac–d.java源文件名称3、运行.class文件（字节码文
    
                    
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  • CSS语言的数论算法
                        宇瞳月
包罗万象golang开发语言后端
                        
    CSS语言的数论算法引言数论作为数学的一个重要分支，主要研究整数及其性质。数论的基本问题包括素数的性质、最大公约数、最小公倍数、同余等，同时数论在密码学、计算机科学等领域具有广泛的应用。而CSS（层叠样式表）本身是一种样式表语言，用于控制HTML文档的样式和布局，虽然CSS本身并不能直接进行复杂的数论运算，但它可以和JavaScript等编程语言结合使用，实现数论算法的可视化与交互。本文将探讨数论
    
                    
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  • 华为OD机试 - 书籍叠放 - 逻辑分析（Java 2023 B卷 200分）
                        蓝白咖啡
华为OD机试算法JavaPython
                        
    题目描述书籍的长、宽都是整数对应((l,w))。如果书A的长宽度都比B的长宽大时，则允许将B排列放在A上面。现在有一组规格的书籍，书籍叠放时要求书籍不能旋转，请计算最多能有多少个规格书籍能叠放在一起。输入描述输入：books=[[20,16],[15,11],[10,10],[9,10]]说明：总共4本书籍，第一本长度为20宽度为16；第二本书长度为15宽度为11，依次类推，最后一本书长度为9宽度
    
                    
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  • JVM、MySQL常见面试题(尽力局)
                        多敲代码防脱发
jvmmysql数据库
                        
    JVM篇一.谈一谈JDK、JRE、JVM分别是什么，有什么联系？1.JDK是Java工具包，里面包含了JRE、Javac编译器等。2.JRE是java运行环境，里面包含了JVM、JavaSE标准库类等。3.JVM是Java虚拟机，运行编译后的.class的文件，调用系统API运行。JDK=JRE+Javac编译器JRE=JVM+JavaSE标准库二.JVM运行时数据区由哪几部分构成，分别有什么作用
    
                    
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  • GTP生成UI代码
                        酒江
ui人工智能深度学习
                        
    使用GPT生成UI代码，通常是指利用GPT模型生成前端界面的代码，例如HTML、CSS、JavaScript等。GPT可以帮助开发人员快速创建界面元素的代码，减少手动编写的工作量。下面是一些关键步骤，详细说明如何用GPT生成UI代码：1.明确UI需求和设计界面元素：首先明确需要哪些UI元素。例如：按钮、输入框、表单、表格等。布局：确定页面的布局结构，例如：一栏布局、两栏布局、响应式设计等。交互功能
    
                    
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  • let const var 底层区域别，es6还有AO 对象和GO对象吗
                        新茶十九
#学习javascriptes6前端ecmascript
                        
    在JavaScript中，var、let、const的底层行为差异与作用域规则和变量存储机制密切相关。ES6引入了块级作用域和词法环境（LexicalEnvironment），改变了原有的AO和GO的实现方式，但核心逻辑仍然保留。以下是详细解释：一、var、let、const`的底层区别特性varletconst作用域函数作用域或全局作用域块级作用域块级作用域变量提升提升并初始化为undefine
    
                    
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  • ES6-01-01day
                        CodeDoge
javascript开发语言ecmascript
                        
    ECMAScript和javascript的关系是，前者是后者的规格，后者是前者的一种实现。ES6新增了let命令，用来声明变量。它的用法类似于var，但是所声明的变量，只在let命令所在的代码块内有效。不存在变量提升var命令会发生“变量提升”现象，即变量可以在声明之前使用，值为undefined。这种现象多多少少是有些奇怪的，按照一般的逻辑，变量应该在声明语句之后才可以使用。为了纠正这种现象，
    
                    
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  • 基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建高性能跨平台供应链管理系统
                        
harmonyos-next
                        
    基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建高性能跨平台供应链管理系统引言在现代供应链管理中，高效的数据处理和实时监控是提升运营效率的关键。随着HarmonyOSNext的发布，ArkTS作为其核心开发语言，为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。本文将深入探讨如何利用ArkTS12+的语法和HarmonyNext的特性，构建一个供应链管理系统。我们将通过一个详细的实战案例，讲解从
    
                    
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  • 基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建高性能跨平台应用
                        
harmonyos-next
                        
    基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建高性能跨平台应用引言随着HarmonyOSNext的发布，ArkTS作为其核心开发语言，为开发者提供了更强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。本文将深入探讨如何利用ArkTS12+的语法和HarmonyNext的特性，构建一个实际工程中的高性能应用。我们将通过一个详细的实战案例，讲解从项目架构设计到代码实现的完整流程，确保读者能够跟随步骤完成一个真实
    
                    
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  • Tomcat 新手入门指南：从零开始掌握安装与配置
                        超级小狗
tomcatjava
                        
    Tomcat新手入门指南：从零开始掌握安装与配置一、Tomcat是什么？ApacheTomcat是一个开源的轻量级Web应用服务器，专为运行JavaServlet和JSP设计。它是初学JavaWeb开发的必备工具，也是企业级应用的常见选择。核心功能：处理HTTP请求、管理Servlet生命周期、支持动态网页渲染。适用场景：开发测试环境、中小型Web应用部署、微服务架构中的容器化组件。二、快速安装T
    
                    
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  • Apache Tomcat 新手入门指南：从安装到部署的全流程解析
                        小志开发
服务apachetomcatjava
                        
    ApacheTomcat作为一款轻量级的JavaServlet容器，被广泛应用于开发和运行基于Java的Web应用程序（如Servlet和JSP）。对于刚接触Tomcat的开发者来说，快速掌握其基本操作至关重要。本文将从零开始，详细介绍Tomcat的安装、配置、部署及常见问题的解决方法，助你轻松入门。第一部分：环境准备与安装1.确认JDK环境Tomcat依赖Java运行环境，因此需提前安装JDK8
    
                    
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  • 百度Java面试题前200页都在这里了
                        Java烟雨
面试后端javajava正则表达式开发语言算法数据结构
                        
    基本概念操作系统中heap和stack的区别什么是基于注解的切面实现什么是对象/关系映射集成模块什么是Java的反射机制什么是ACIDBS与CS的联系与区别Cookie和Session的区别fail-fast与fail-safe机制有什么区别get和post请求的区别Interface与abstract类的区别IOC的优点是什么IO和NIO的区别，NIO优点Java8/Java7为我们提供了什么新
    
                    
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  • Java每日一讲 小演讲_5 分钟讲明白 JVM、Java 、Java对象模型
                        weixin_39646658
Java每日一讲小演讲
                        
    Java作为一种面向对象的，跨平台语言，其对象、内存等一直是比较难的知识点。而且很多概念的名称看起来又那么相似，很多人会傻傻分不清楚。比如本文我们要讨论的JVM内存结构、Java内存模型和Java对象模型，这就是三个截然不同的概念，但是很多人容易弄混。可以这样说，很多高级开发甚至都搞不不清楚JVM内存结构、Java内存模型和Java对象模型这三者的概念及其间的区别。甚至我见过有些面试官自己也搞的不
    
                    
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  • 每日学习Java之一万个为什么
                        ~Yogi
修炼学习javamybatis
                        
    Mybatis分步查询如果有下一步查询计划，resultType需要改为resultMap，（只要这张表的查询大于1就用Map）并在Map中配置下一步计划在本计划中的实体类，查询列名，下一步计划方法路径。当然，在分步查询sql设计前后我们需要设计分步查询实体类。select*fromt_scorewhereuid=#{id};分步查询和JOIN哪个更好？参考分步查询的延迟加载lazyLoading
    
                    
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  • 万字面试题助力春招（待补充）
                        ~Yogi
刷题日记javajvm开发语言
                        
    JavaSE面试题1.JDKJRE区别JDKjavadevelop’skitjava开发工具包，包含了JRE和常见开发工具javacJRE包含了JVM和核心类库2.equals==区别首先equals（）是Object类下的一个方法，比较的是引用类型。默认比较引用地址，重写比较其他东西。其次，==引用和基本数据类型都能比较引用比较的是地址，基本数据类型就是值3.如果hashCode（）一样，equ
    
                    
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  • 集合框架
                                    天子之骄
java数据结构集合框架
                                    
       集合框架 
集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 
从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。 
  
简单介绍： 
  
Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
    
                                
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  • Table Driven（表驱动）方法实例
                                    bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
                                    
    实例一：   
/**
 * 驾驶人年龄段
 * 保险行业，会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
 * 驾驶人年龄段：01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
 */
public class AgePeriodTest {

    //if...el
    
                                
    • 
                                
  • Jquery 总结
                                    cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
                                    
    1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如：$.trim('   Hello   ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值，表示某个DOM元素（第二个参数）是否为另一个DOM元素（第一个参数）的下级元素。如：$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
    
                                
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  • 面向对象概念的提出
                                    麦田的设计者
java面向对象面向过程
                                    
       
     面向对象中，一切都是由对象展开的，组织代码，封装数据。 
  在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程，这充分说明了，这种编程强调实体。 
  
    下面就结合编程语言的发展史，聊一聊面向过程和面向对象。 
     c语言由贝尔实
    
                                
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  • linux网口绑定
                                    被触发
linux
                                    
    刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4，为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。 
 
一、环境描述 
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡，通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。 
 
二、双网卡绑定步骤： 
2.1 修改/etc/sysconfig/network
    
                                
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  • XML基础语法
                                    肆无忌惮_
xml
                                    
    一、什么是XML？ 
XML全称是Extensible Markup Language，可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义，你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。 
  
二、为什么学习XML？ 
用来解决程序间数据传输的格式问题 
做配置文件 
充当小型数据库 
  
三、XML与HTM
    
                                
    • 
                                
  • 为网页添加自己喜欢的字体
                                    知了ing
字体 秒表 css
                                    
    @font-face {
			font-family: miaobiao;//定义字体名字
			font-style:  normal;
		    font-weight: 400;
			src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
		} 
使用： 
 
<label style="font-size:18px;font-famil
    
                                
    • 
                                
  • redis范围查询应用-查找IP所在城市
                                    矮蛋蛋
redis
                                    
    原文地址： 
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV 
需求 
 
根据IP找到对应的城市 
 
原来的解决方案 
 
oracle表（ip_country）： 
 
 
查询IP对应的城市： 
 
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字，例如为把210.21.224.34转为3524648994 
 
2. select city from ip_
    
                                
    • 
                                
  • 输入两个整数， 计算百分比
                                    alleni123
java
                                    
    	public static String getPercent(int x, int total){
		 
		double result=(x*1.0)/(total*1.0);
		System.out.println(result);
		
		
		DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
		

    
                                
    • 
                                
  • 百合——————>怎么学习计算机语言
                                    百合不是茶
java 移动开发
                                    
        对于一个从没有接触过计算机语言的人来说，一上来就学面向对象，就算是心里上面接受的了，灵魂我觉得也应该是跟不上的，学不好是很正常的现象，计算机语言老师讲的再多，你在课堂上面跟着老师听的再多，我觉得你应该还是学不会的，最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言，记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取，一个刚到大学的就能够去和
    
                                
    • 
                                
  • linux下tomcat开机自启动
                                    bijian1013
tomcat
                                    
    方法一： 
修改Tomcat/bin/startup.sh 为: 
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
    
                                
    • 
                                
  • spring aop实例
                                    bijian1013
javaspringAOP
                                    
    1.AdviceMethods.java 
package com.bijian.study.spring.aop.schema;

public class AdviceMethods {

	public void preGreeting() {
		System.out.println("--how are you!--");
	}
} 
2.beans.x
    
                                
    • 
                                
  • [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
                                    bit1129
serialization
                                    
    enableComplexMapKeySerialization配置项的含义 
 Gson在序列化Map时，默认情况下，是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key，对于简单类型和字符串类型，这没有问题，但是对于复杂数据对象，如果对象没有覆写toString方法，那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。 
  
GsonBuilder用于
    
                                
    • 
                                
  • 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
                                    bit1129
Stream
                                    
    包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别： 
1. At most once，数据最多只能接受一次，有可能接收不到 
2. At least once, 数据至少接受一次，有可能重复接收 
3. Exactly once  数据保证被处理并且只被处理一次， 
  
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
    
                                
    • 
                                
  • shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
                                    ronin47

                                    
    #!/bin/bash
cat ports   |while read line
do#nc -z  -w 10  $line

nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi

done

这里的ports 既可以是文件
    
                                
    • 
                                
  • java-2.设计包含min函数的栈
                                    bylijinnan
java
                                    
    具体思路参见：http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/ 
 

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;


public class MinStack {

	//maybe we can use origin array rathe
    
                                
    • 
                                
  • Netty源码学习-ChannelHandler
                                    bylijinnan
javanetty
                                    
     
一般来说，“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的，“无状态”的ChannelHandler则可“共享” 
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是 
因为每一次调用decode方法时，可能数据未接收完全（incomplete）， 
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据，是“有状态”的 
 
 

p
    
                                
    • 
                                
  • java生成随机数
                                    cngolon
java
                                    
    方法一： 
/** 
* 生成随机数 
* @author [email protected] 
* @return 
*/ 
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){ 
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer(); 
Date dateTime = new D
    
                                
    • 
                                
  • POI读写海量数据
                                    ctrain
海量数据
                                    
    import java.io.FileOutputStream; 
import java.io.OutputStream; 
 
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow; 
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet; 
import org.apache.poi.xssf.streaming
    
                                
    • 
                                
  • mysql 日期格式化date_format详细使用
                                    daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
                                    
     
 日期转换函数的详细使用说明 
   DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
    
                                
    • 
                                
  • 一个程序员分享8年的开发经验
                                    dcj3sjt126com
程序员
                                    
      
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的，如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的，在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了，在这里在下想凭借自己的亲身经历，与大家一起探讨一下。 
明确入行的目的 
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的，因为只要学会一点HTML, DIV+CSS，要做一个页面开发人员并不是一件难事，而且做一个页面开发人员更容
    
                                
    • 
                                
  • android欢迎界面淡入淡出效果
                                    dcj3sjt126com
android
                                    
    很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面，淡入淡出效果也是用得非常多的，下面来实现一下。 
主要代码如下： 
package com.myaibang.activity; 
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
    
                                
    • 
                                
  • linux 复习笔记之常见压缩命令
                                    eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
                                    
    转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693 
linux中常见压缩文件的拓展名 
*.gz   gzip程序压缩的文件
*.bz2  bzip程序压缩的文件
*.tar  tar程序打包的数据，没有经过压缩
*.tar.gz  tar程序打包后，并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后，并经过bzip程序压缩
*.zi
    
                                
    • 
                                
  • Android 应用程序发送shell命令
                                    gqdy365
android
                                    
    项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯，其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP，APP调用就可以控制了，这是正规流程，但我们项目的方案商用的mtk方案，方案公司又没人会改，只调好了驱动，让应用程序自己实现灯的控制，这不蛋疼嘛！！！！ 
 
发就发吧！ 
 
一、关于shell指令： 
我们知道，shell指令是Linux里面带的
    
                                
    • 
                                
  • java 无损读取文本文件
                                    hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
                                    
    java 如何无损读取文本文件呢？ 
以下是有损的 
@Deprecated
	public static String getFullContent(File file, String charset) {
		BufferedReader reader = null;
		if (!file.exists()) {
			System.out.println("getFull
    
                                
    • 
                                
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    Awesome Firebase 
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野，于是我做了这个 github 项目。 
Firebase 是一个数据同步的云服务，不同于 Dropbox 的「文件」，Firebase 同步的是「数据」，服务对象是网站开发者，帮助他们开发具有「实时」（Real-Time）特性的应用。 
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
    
                                
    • 
                                
  • C++学习重点
                                    lx.asymmetric
C++笔记
                                    
    1.c++面向对象的三个特性：封装性，继承性以及多态性。 
  
2.标识符的命名规则：由字母和下划线开头，同时由字母、数字或下划线组成；不能与系统关键字重名。 
  
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。 
  
4.运算符按其功能开以分为六类：算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。 
&n
    
                                
    • 
                                
  • java bean和xml相互转换
                                    q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
                                    
    这几天在做微信公众号 
做的过程中想找个java bean转xml的工具，找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事，都会有一些问题， 
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里，自己用着还行，虽然有一些约束吧 ， 
还是贴出来记录一下  
  
  
顺便你提一下下，这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。 
  
packag
    
                                
    • 
                                
  • C 语言初级 位运算
                                    1140566087
位运算c
                                    
      第十章 位运算    1、位运算对象只能是整形或字符型数据，在VC6.0中int型数据占4个字节    2、位运算符：  运算符 作用  ~ 按位求反  << 左移  >> 右移  & 按位与  ^ 按位异或  | 按位或   他们的优先级从高到低；    3、位运算符的运算功能：  a、按位取反：  ~01001101 = 101
    
                                
    • 
                                
  • 14点睛Spring4.1-脚本编程
                                    wiselyman
spring4
                                    
    14.1 Scripting脚本编程 
 
 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 
 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 
 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 
 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; 
 spring支持脚本
    
                                
    •